Knowledge, Attitudes and Practices related to Hypertension in Low- and Middle-income Countries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to collect and analyze qualitative data on knowledge, attitude and practice (KAP) towards hypertension (HTN) among adults in low and middle-income countries (LMICs), in order to better inform future research or policy interventions. Studies were included in the review if they examined HTN KAP of adults located in LMICs as defined by the World Bank, using qualitative methods. The databases searched were MEDLINE, CINAHL, Embase, Scopus, Global Health, and LILACS. Data was collected on participants’ knowledge of HTN causes, symptoms, and risk factors, sources of HTN information, beliefs and practices regarding checking blood pressure regularly, perceived importance/danger of HTN, and behaviour concerning HTN modifiable risk factors. A total of 16 qualitative studies were included from ten countries. Overall, there were numerous cultural and psycho-social understandings, both correct and incorrect, of HTN. Social support from community and family members were a crucial aspect of HTN KAP, as the most common source of HTN information and a factor in decisions regarding blood pressure checks and lifestyle changes. Urbanicity was perceived to worsen HTN outcomes through heightened social stress, physical inactivity, and other barriers, which also differed according to sex. In general, this review has two important implications. First, community- and gender-based initiatives are needed to address barriers to lifestyle changes related to HTN risk factors. Second, growth and development in LMICs must mitigate these barriers at their root causes of poverty and inequality. Possible limitations include the generalisation of findings due to the heterogeneity of included studies, and the LMIC classification due to wide inequalities in some high income countries, both of which highlight the need for further qualitative research in low-resource settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».